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# Cargar datos de prevalencia de cáncer de mama desde un archivo CSV
PrevalenzMama <- read.table("files/MammakarzinomCSV/PrevalenzMamma.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")

# Seleccionar las primeras tres columnas
PrevalenzMama <- PrevalenzMama[, 1:3]

# Renombrar columnas para mayor claridad
colnames(PrevalenzMama) = c("Diagnose", "Jahr", "Anzahl")

# Agregar una columna de color por defecto
PrevalenzMama <- mutate(PrevalenzMama, color = "#F2F4F4")

# Cambiar el color para el diagnóstico específico de "Brustdrüse (C50)"
PrevalenzMama <- mutate(PrevalenzMama, color = if_else(Diagnose == "Brustdrüse (C50)", "#f5d438", color))

# Cargar la librería necesaria para crear el gráfico de burbujas
library(packcircles)

# Calcular la disposición progresiva de los círculos
circle.layout <- circleProgressiveLayout(PrevalenzMama$Anzahl, sizetype="area")

# Ajustar el radio de los círculos
circle.layout$radius <- circle.layout$radius * 0.85

# Generar vértices de los círculos para el gráfico
circle.vertices <- circleLayoutVertices(circle.layout, npoints=50)

# Combinar datos originales con la disposición de los círculos
circle.labels <- cbind(PrevalenzMama, circle.layout)

# Calcular el porcentaje de cada categoría
circle.labels$percent <- round(circle.labels$Anzahl / sum(circle.labels$Anzahl) * 100)

# Crear el gráfico
ggplot() + 
  geom_polygon(
    data = circle.vertices,
    aes(y, x, group = id, fill = as.factor(id)),
    colour = NA
  ) +
  scale_fill_manual(values = PrevalenzMama$color) +
  coord_equal() +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "none") + 
  geom_text(
    data = circle.labels,
    aes(y, x, size = Anzahl, label = paste0(percent, "%")),
    family = "Ubuntu",
    fontface = "bold",
    color = "#808080",
    show.legend = FALSE
  ) +
  scale_size_continuous(range = c(0.5, 12)) +
  labs(
    title = "<p><span style='color:#f5d438'>Mammakarzinom</span> ist mit Abstand<br> die<span style='color:#f5d438'> häufigste Krebserkrankung</span> der Frau</p>",
    subtitle = "",
    caption = "**Prävalenz**: Rohrate pro 100.000 Einwohner in Deutschland (Intervall-Länge: 5 Jahre, 2019)"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_markdown(
      hjust = 0.5,
      family = "Ubuntu",
      size = 25,
      color = "#808080",
      face = "bold"
    ),
    plot.caption = element_markdown(
      family = "Ubuntu",
      hjust = 0.5,
      size = 12,
      color = "#808080"
    )
  )